基于時序數據庫GaussDB(for Influx)搭建運維監控系統

實驗場景

Telegraf 負責采集設備信息，本實驗中主要采集CPU，內存，磁盤空間等信息。

GaussDB(for Influx)用于存儲采集的時序數據，并對外提供數據查詢服務。

Grafana是數據可視化展示的工具，通過瀏覽器訪問，可以講數據以圖標方式進行展示。可視化效果如圖所示。

組件安裝部署

時序數據庫客戶端 Influx-

https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.8.3_windows_amd64.zip

linux系統可以訪問：

https://github.com/influxdata/influxdb/releases/tag/v1.8.3

下載對應操作系統的程序文件。

Grafana服務程序

https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.5.4.windows-amd64.msi

linux系統可以訪問：

https://grafana.com/grafana/download?platform=linux

下載對應操作系統的程序文件。

數據采集工具

https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.16.2_windows_amd64.zip

linux系統可以訪問（大部分電腦都可以安裝amd64 linux）：

https://github.com/influxdata/telegraf/releases/tag/v1.18.3

測試數據庫連通性

解壓

以windows為例，解壓 Influxdb-1.8.3_windows_amd64.zip

連接云時序數據庫

執行命令

cd #注：尖括號不是命令的一部分 influx.exe -host -port -username -password -ssl -unsafeSsl

ip：數據庫服務器的地址

port：數據庫服務開放的端口

userName：數據庫的用戶名

password：數據庫用戶登錄密碼

執行成功，結果如下（圖中ip地址，用戶名和密碼不可作為本實驗使用）：

基本操作

查看數據庫

show databases

創建數據庫

如果沒有數據庫 testDB, 則創建數據庫 testDB, 如果別人已經創建，則不需要，testDB用于本次實驗 create database testDB

使用數據庫

use testDB

插入一條數據

insert tab,os="ubuntu16.10",hostname="192.168.1.2:8188" alloc=1967123,frees=65440812

查詢一小時前的所有數據

select alloc from tab where time > now() - 1h

參考文檔

https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/

數據采集

解壓telegraf，修改telegraf 配置文件telegraf.conf

# Configuration for sending metrics to InfluxDB [[outputs.influxdb]] ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance. ## ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the ## urls will be written to each interval. # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"] # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"] ########### 這里設置華為云GaussDB(for Influx)的配置的IP地址 urls=[“https://rwuser:password@IP:8635”] ## The target database for metrics; will be created as needed. ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side. ########### 設置數據庫名稱（默認telegraf） database = "testDB" ... ... ## HTTP Basic Auth ############ 這里設置GaussDB(for Influx)數據庫用戶名和密碼,實際密碼替換password username = "rwuser" password = "password" ## HTTP User-Agent # user_agent = "telegraf" ## UDP payload size is the maximum packet size to send. # udp_payload = "512B" ## Optional TLS Config for use on HTTP connections. # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem" # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem" # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem" ## Use TLS but skip chain & host verification ############## 這里設置跳過ssl驗證 insecure_skip_verify = true

以上配置中，中文注釋的部分是必須設置的。GaussDB(for Influx)的用戶名默認為rwuser，不可更改。配置時，選擇時序數據庫ip地址替換urls中的ip，用GaussDB(for Influx)實例的密碼替換password，如果密碼包含如下特殊字符，需換成 ASIIC 碼形式輸入。

~ : %7E，! : %21，@ : %40，# : %23，$ : %24

% : %25，^ : %5E，& : %26，* : %2A，? : %3F

例如密碼：“Huawei@123”，轉換后為 “Huawei%40123”。

啟動telegraf

打開CMD，cd 進入telegraf目錄

CMD中運行命令啟動telegraf開始采集數據。

telegraf --config telegraf.conf

啟動Grafana服務

打開CMD，cd 進入Grafana目錄

CMD中運行命令啟動telegraf開始采集數據。

grafana-server.exe

Grafana數據展示

Grafana是一個跨平臺、開源的數據可視化平臺。用戶配置連接的數據源之后，Grafana可以在網絡瀏覽器里顯示數據圖表和警告。

服務端啟動Grafana后，通過瀏覽器訪問：

## 這里的IP可以是云上服務器的彈性IP，也可以是本地自建服務器的Ip地址。 http://IP:3000 本實驗在瀏覽器中輸入 http://localhost:3000

登陸Grafana的首頁如下圖所示（初始用戶名密碼都是admin）。

展示數據第一步：創建數據源，點擊如下圖中的紅框位置。

選擇InfluxDB，因為GaussDB(For Influx)完全兼容InfluxDB

填寫如下參數：

URL **：**https://rwuser:password@IP:8635 。IP為數據庫實例的內網ip（參考2.1步驟（1））, 用rwuser密碼替換password（參考1.1步驟（6）），如果密碼包含如下特殊字符，需換成 ASIIC 碼形式輸入。

~ : %7E，! : %21，@ : %40，# : %23，$ : %24

% : %25，^ : %5E，& : %26，* : %2A，? : %3F

例如密碼：“Huawei@123”，轉換后為 “Huawei%40123”。

Auth：打開選項Basic auth 和skip TSL Verify。

Basic Auth Details：

User：rwuser

Password：密碼，如“nJa#w7f3”。

InfluxDB Details:

Database：testDB（本實驗使用testDB，也可以填寫其他自己創建的數據庫）。

User：rwuser

Password：密碼，如“nJa#w7f3”。

點擊“保存”(save)。

數據展示第二步：創建數據看板

點擊首頁DASHBOARDS創建看板，或者側邊“+”快捷按鈕。

重點配置項（詳細參見截圖紅框部分）：

Visualization：Graph

展示時間范圍：last 1 hour

數據更新時間間隔：1m

數據源名稱：InfluxDB-DataSource

查詢語句配置如下（以展示服務器CPU利用率為例，從時序數據庫的表cpu中查詢usage_user，按1m的分組時間間隔求平均值，時間線是cpu=cpu-total）：

FROM autogen cpu Where cpu = cpu-total SELECT field (usage_user) mean () GROUP BY time (1m) fill (0)

面板中的每個圖都是可以編輯的，也可以設置告警。

總結

隨著云計算和物聯網的發展，數據規模急劇增加，監控系統的核心在于時序數據庫，一個高可用、高性能、企業級的時序數據庫對監控系統的穩定起決定性作用。

GaussDB(for Influx)是一個云原生存儲與計算分離架構的時序數據庫，支持億級時間線，具備高可靠、高性能，非常適合DevOps場景下的海量時間線數據的存儲，是監控系統最佳的選擇。

數據倉庫服務 GaussDB(DWS) 數據庫 運維

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